El futuro del control de calidad: pruebas de API con IA generativa

Las consecuencias de la mala calidad del software están aumentando, afectando a muchas organizaciones con los costos crecientes de los defectos funcionales y las vulnerabilidades de seguridad que se incorporan a sus productos y afectan sus experiencias de usuario. Un CISQ reporte muestra que el costo del software de baja calidad en los Estados Unidos ha aumentado a aproximadamente 2.41 billones de dólares. Ninguna organización quiere sufrir las consecuencias negativas de su marca o de la experiencia del consumidor, y mucho menos el impacto que un software de mala calidad tiene en sus costos.

Desafortunadamente, el riesgo de que software problemático y de baja calidad llegue a manos de los consumidores está aumentando, y en los últimos dos años muchas empresas han reducido el tamaño de su personal de desarrollo y pruebas de software. A medida que disminuyen los recursos para probar el software en desarrollo, existe una mayor probabilidad de que los equipos bajo presión para mantenerse al día con su desarrollo esperado y la velocidad de lanzamiento cometan más errores o no tengan suficiente tiempo para probar a fondo su código.

En este entorno, la pregunta es: ¿cómo pueden los equipos de control de calidad modernos que han experimentado reducciones de personal mantenerse al día con las mismas expectativas de calidad y velocidad de lanzamiento?

Tecnologías de IA generativa (GenAI) aplicado al espacio de pruebas de software presenta una solución para que los equipos de control de calidad hagan más con menos. Si bien hoy en día la automatización de pruebas ya ayuda a muchas empresas a optimizar sus procesos de prueba, las tecnologías de inteligencia artificial pueden brindar inmensos beneficios al acelerar la creación de pruebas y ayudar a los equipos a mejorar la minuciosidad de sus prácticas de prueba. En este artículo, exploramos el papel de GenAI en las pruebas de software, profundizamos en sus beneficios y cómo desarrollar una estrategia de control de calidad eficaz.

Comprender el papel de la IA generativa en las pruebas de software

Al principio, GenAI se percibía como un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que se especializa en generar contenido similar al humano. Si bien GenAI ha encontrado popularidad en múltiples dominios, su papel en las pruebas de software es cada vez más prominente.

Dado que el estado actual de los equipos de aplicaciones requiere hacer más en términos de entregar software de alta calidad a alta velocidad y al mismo tiempo tener menos recursos de personal para respaldar estos requisitos, GenAI se considera un medio de optimización. Cuando se aplica al espacio de desarrollo y pruebas de software, proporciona beneficios en términos de aceleración de procesos, incluidos los siguientes:

• Creación de casos de prueba
• Comprender los requisitos
• Ejecución de prueba
• Corrección de defectos
• Priorización de actividades

Si bien las prácticas de prueba automatizadas ya optimizan estas actividades, la inclusión de IA para aumentar aún más las pruebas de software proporciona beneficios adicionales de optimización y productividad.

A continuación se detallan las funciones clave que desempeña la IA generativa en las pruebas de software.

• Generación de casos de prueba. Implica la creación de instrucciones paso a paso para verificar que una aplicación de software funcione como se espera. GenAI puede agilizar este proceso generando automáticamente casos de prueba basados ​​en requisitos y especificaciones. El uso de IA en la generación de casos de prueba de API acelera el proceso de creación de pruebas y amplía la cobertura de las pruebas al generar escenarios de casos de prueba que podrían no haber sido contemplados por evaluadores humanos. Cuando se integra en las pruebas a nivel de código, puede aumentar la precisión de los casos de prueba unitarios existentes, enriquecer los casos de prueba con parametrización y simplificar los pasos involucrados en el mantenimiento de los casos de prueba.
• Detección de errores. Se puede emplear IA generativa para analizar código e identificar posibles errores o vulnerabilidades. Se puede utilizar para generar entradas de prueba que exploten las debilidades del software, lo que permite que los equipos de control de calidad sean proactivos en el proceso de detección de errores.
• Corrección de violaciones de análisis estático. Cuando se aplica en análisis estático flujos de trabajo, GenAI puede acelerar la corrección de los defectos encontrados al proporcionar correcciones recomendadas para las infracciones y los problemas que se informan. Acelerar el proceso de corrección para abordar los hallazgos del análisis estático ayuda a los equipos de desarrollo a garantizar que su software sea seguro y de alta calidad con poca interrupción de las tareas diarias de los ingenieros, lo que les permite centrarse en el desarrollo de nuevo código y aumentar su productividad.
• Mejora la cobertura de las pruebas. Garantizar que la aplicación bajo prueba haya sido probada exhaustivamente antes de la producción es esencial para identificar posibles problemas o defectos que tendrían consecuencias de alto costo para la organización. La cobertura de la prueba suele ser una parte importante para determinar si una aplicación está lista para su lanzamiento. Con la capacidad de GenAI para generar rápidamente casos de prueba para escenarios esperados y, lo más importante, inesperados, los equipos de prueba de aplicaciones pueden impulsar una cobertura de prueba más profunda y su lanzamiento con confianza.
• Generación de datos de prueba. Uno de los aspectos fundamentales de las pruebas de software es la generación de datos de prueba. Estos datos se utilizan para evaluar cómo responde una aplicación de software a diferentes entradas y escenarios. GenAI puede automatizar este proceso creando una amplia gama de datos de prueba destinados a ejercitar casos extremos o escenarios que probablemente contengan errores. Al generar dinámicamente datos de prueba seguros sobre la marcha en función de las indicaciones de requisitos, se habilitan flujos de trabajo ágiles y se puede lograr una mayor velocidad de prueba.

Beneficios de la IA generativa en las pruebas de API

La IA generativa ofrece numerosos beneficios para Pruebas de API. A continuación se analizan algunos de ellos.

Aumenta la velocidad de generación de pruebas.

GenAI aporta una ventaja significativa a las pruebas de API al aumentar drásticamente la velocidad de generación de pruebas. En los métodos de prueba tradicionales, los ingenieros de control de calidad a menudo dependen de la creación manual de casos de prueba, lo que puede llevar mucho tiempo y tener un alcance limitado. GenAI, por otro lado, aprovecha los algoritmos de aprendizaje automático para generar automáticamente una amplia gama de casos de prueba, cubriendo una amplia gama de escenarios y casos extremos en una fracción del tiempo que le tomaría a un evaluador humano. Esta aceleración no solo reduce el ciclo de prueba sino que también permite un desarrollo e implementación de software más rápidos.

Reduce el conocimiento técnico necesario para la creación de pruebas API

La creación de pruebas de API a menudo requiere conocimientos de programación o desarrollo, e incluso cuando una organización ha invertido en una solución de código bajo, el evaluador aún necesita comprender cómo se construyen los servicios de API y cómo se comunican para probar los flujos de trabajo de API a través de la aplicación. La capacidad de GenAI para comprender y traducir indicaciones de requisitos de lenguaje natural en casos de prueba permite a los evaluadores menos técnicos crear pruebas de escenarios de API con mayor facilidad. Esto permite a los equipos de aplicaciones obtener más valor de su personal y mejorar sus pruebas de integración y de extremo a extremo en la capa API.

Permite realizar pruebas más exhaustivas y aumenta la calidad del software

Las pruebas exhaustivas y exhaustivas son un factor clave que garantiza la calidad del software, pero pueden pasarse por alto fácilmente en escenarios de pruebas de software centrados en el ser humano. A diferencia de las pruebas tradicionales, que pueden pasar por alto ciertos escenarios debido a limitaciones de tiempo o descuidos, GenAI puede explorar diversas entradas, combinaciones y condiciones límite, lo que permite generar casos de uso que antes no habían sido considerados por el ingeniero de pruebas. Esto lleva al descubrimiento de errores y vulnerabilidades sutiles que de otro modo podrían haber pasado desapercibidos.

Como resultado, las aplicaciones de software se vuelven más sólidas y confiables. Además, la capacidad de GenAI para crear casos de prueba diversos y complejos ayuda a simular el uso en el mundo real y garantiza que el software esté bien preparado para una amplia gama de escenarios e interacciones de usuarios.

Costo

La capacidad de GenAI para mejorar y optimizar la creación de casos de prueba de API puede tener beneficios rentables para la organización. Su capacidad para aumentar la minuciosidad de las pruebas y la calidad del software resultante significa una reducción en el riesgo de defectos o problemas que afectan los lanzamientos de productos, lo que afecta a los usuarios finales y, eventualmente, a la reputación de la marca.

Encontrar problemas en una etapa más temprana del proceso de prueba significa que las organizaciones también pueden evitar el costo de la corrección en las últimas etapas, la creación de parches o los lanzamientos retrasados ​​debido a la mala calidad. Si bien hoy en día las herramientas y marcos de automatización de pruebas ya se utilizan mucho para optimizar las pruebas y aumentar la productividad, GenAI puede mejorar aún más las prácticas de automatización de pruebas, ayudando a los programas a acortar su tiempo de comercialización y garantizar que sus aplicaciones tengan un riesgo bajo en el momento del lanzamiento.

Cómo Parasoft está incorporando IA generativa en su estrategia de prueba funcional

Prueba SOA de Parasoft aprovecha GenAI en sus capacidades de creación de pruebas API, ayudando a los equipos de aplicaciones de las siguientes maneras:

• Acelere la creación de pruebas.
• Reduzca el nivel de conocimiento técnico necesario para crear pruebas de escenarios de API.
• Aumente la minuciosidad y reduzca el costo de las pruebas.

Los equipos pueden integrar SOAtest con OpenAI/Azure OpenAI y es compatible con los modelos GPT 3.5 y 4. Esta integración permite a los usuarios generar automáticamente casos de prueba avanzados basados ​​en definiciones de servicios API mientras filtra resultados irrelevantes a través de la ingeniería rápida patentada de Parasoft.

En general, este enfoque reduce significativamente el lento proceso de creación de pruebas y permite a los equipos de control de calidad centrarse en los aspectos críticos del negocio. SOAtest con GenAI genera rápidamente múltiples escenarios de casos de prueba, incluidos escenarios que no fueron considerados originalmente por el ingeniero de pruebas, para que los equipos puedan mejorar la minuciosidad general de sus pruebas.

Pensamientos finales: Optimice la productividad del equipo de control de calidad con IA generativa

GenAI es una tecnología nueva y apenas estamos comenzando a arañar la superficie de sus posibles aplicaciones y beneficios en los espacios de desarrollo y prueba de software. La implementación temprana de GenAI, como vemos en Parasoft SOAtest, marca un salto transformador en la optimización de la productividad del equipo de control de calidad.

Al automatizar las tareas de prueba de rutina con IA, resulta más fácil lograr una mayor cobertura de pruebas y acelerar las tareas de generación de casos de prueba, lo que ayuda a los profesionales de control de calidad a centrarse en actividades de mayor valor, como pruebas estratégicas y toma de decisiones basada en datos. Esto no sólo mejora la eficiencia y eficacia de los esfuerzos de control de calidad, sino que también contribuye a la calidad y confiabilidad generales de los productos de software.

Con la capacidad de adaptarse y mejorar con el tiempo, GenAI está preparada para desempeñar un papel cada vez más importante en el panorama en constante evolución de las pruebas de software. Por lo tanto, adoptar un enfoque de pruebas basado en IA ya no es una opción si desea ofrecer productos de software superiores en el competitivo mercado actual; es sólo una cuestión de cuándo.

Autor contribuyente: Jamie Motheral